sas学习笔记

SAS学习笔记

1 新建逻辑库

工具栏——new library——输入name、path、勾选启动默认enable at startup

查看一下：菜单——view——explorer

2 新建数据集

方法1

Explorer——右键单击——new——table——输入数据，点击保存——选择逻辑库，填写名称——save

方法2

Solutions——analysis——analyst——输入数据，点击保存——选择逻辑库，填写名称——save

3 导入外部数据

FILE——Import data——勾选标准数据源standard data soruce——路径不能有中文字符

4 排序

File——open——excel.sas7bdat文件

Data——sort——选择排序的字段——sort by——ascend 升序、dascend降序——reset重新设置

5 筛选

Data——filter——subset data——选择GE大于等于——《constant enter value》——3

就是筛选subset data大于等于3，none是取消

6 转置

Data——transpose——选择列——transpose转置——group by 分租

7 频率分析

Statistics统计——descriptive描述——频率分析frequency——选择分析的字段

Input 显示顺序plots 条形图【hor水平vert垂直】

Tables输出内容

Sas语法基础

2.1 创建客户信息数据集

libname jx'e:\sas\jx';

data jx.custer;

input id name $ sex $ money

cards;

1001zhangfei men 98

1002liubei men 76

1003daocan women 54

;

run;

procprint data=jx.custer;

run;

2.2 建立与文件连接的逻辑库

libname jxsj'e:\sas\jx' compress=yes;

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

sas如何连接sql2000数据库

odbc连接方式

建立odbc数据源:控制面板-管理工具-数据源(odbc)

代码实现:

Libname jmssqlodbc user='sa' password=''dsn=mssql ; Oledb连接方式

代码实现

libname sqlbaseoledb provider=sqloledb.1 properties=("Data

Source"=MY3KQFHEPCPN95N "User ID"=sa"Password"=''"Initial

Catalog"=KIS_Sample);

输出数据

procprint data=Jmssql.t_Balance;

run;

2.3 sql过程连接关系数据库

定义odbc连接变量

/*%let jx_connect=user='sa' password='' dsn='mssql';*/

定义oledb连接变量

%let jx_connect=user='sa' password='' provider=sqloledb.1 properties=("Data Source"=MY3KQFHEPCPN95N "User ID"=sa "Password"='' "Initial

Catalog"=KIS_Sample);;

procsql ;

validate;

connectto oledb (&jx_connect);

select * into :v_sj from connection to oledb

(select FDate from t_Voucher);

/*execute (create table jxcas select * from t_Voucher ) by oledb;*/ disconnectfrom oledb;

quit;

在表中定义变量并赋值

data wo.bl;

x=2;

y='abc';

run;

定义变量sf长度为18字符

data wo.custer;

length sf$18.;

input name $ sf;

cards;

zhangfei 1234567890

liubei 9123456780

;

run;

y自动转为数值参加计算

data qsum;

x=1;

y='2';

sum=x+y;

run;

连接运算,数字转化为字符

data substr;

y=10;

ch='hellow';

v_sub=ch||y;

run;

字符替换与提取字符

Substr(s,p,n)从字符串s中的第p个字符开始提取n个字符的子串。data substr1;

y=12345678;

转为12位字符,前面填充4个0

ch=substr(y,5,6);

bc=Ktruncate(y,5,6);

ch2=substr(y,5,3);

bc2=Ktruncate(y,5,3);

run;

常量赋值

data cl;

cl1='i love you!';

cl2="i'mzhangfei";

cl3='nishi "xi gua"';

run;

日期常量

data dtime;

c1='3mar2012'd;

c2='8:30't;

c3='6apr2012:8:18:30pm'dt;

run;

procprint;

/*format c1 yymmdd10. c2 time10. c3 datetime22.;*/ format c1 yymmdd. c2 time. c3 datetime.;

run;

if语句

libname wo'E:\sas';

data wo.custer;

input id $ level $ amount 5. @;

label id='bianhao' level='jibie' amount='edu'; cards;

1001 a 2000

1002 b 2003

1003 b 3000

1004 c 5000

1005 d 6000

;

data wo.aleiwo.bleiwo.clei;

set wo.custer;

if level='a'thenoutput wo.alei;

elseif level='b'thenoutput wo.blei;

elseoutput wo.clei;

run;

procprint ;

title"[c lei xinyongka]";

run;

读取前3条记录

libname wo'E:\sas';

data wo.custer;

input id $ level $ amount 5. @;

label id='bianhao' level='jibie' amount='edu'; cards;

1001 a 2000

1002 b 2003

1003 b 3000

1004 c 5000

1005 d 6000

;

data wo.new1;

set wo.custer;

if _n_<3thenoutput wo.new1;

run;

procprint data=wo.new1;

title"[new1 xinyongka]";

run;

select when判断语句

libname wo'E:\sas';

data wo.custer;

input id $ level $ amount 5. @;

label id='bianhao' level='jibie' amount='edu'; cards;

1001 a 2000

1002 b 2003

1003 b 3000

1004 c 5000

1005 d 6000

;

data wo.aleiwo.bleiwo.clei;

set wo.custer;

select (level);

when ('a') output wo.alei;

when ('b') output wo.blei;

otherwise output wo.clei;

end;

run;

select when 修改符合条件的记录

procprint data=wo.blei; title"[bleixinyongka]";

run;

libname wo'E:\sas';

data wo.custer;

input id $ level $ amount 5. @;

label id='bianhao' level='jibie' amount='edu'; cards;

1001 a 2000

1002 b 2003

1003 b 3000

1004 c 5000

1005 d 6000

;

data wo.new2;

set wo.custer;

select;

when (level='a') level='m';

when (level='b') level='n';

otherwise level='s';

end;

run;

procprint data=wo.new2 label;

title"[new2 xinyongka]";

run;

do while循环语句:先判断在执行

libname wo'E:\sas';

data wo.custer;

input id $ level $ amount 5. @;

label id='bianhao' level='jibie' amount='edu'; cards;

1001 a 2000

1002 b 2003

1003 b 3000

1004 c 5000

1005 d 6000

;

run;

data wo.new3;

x=0;

dowhile(x<11);

x=x+2;

end;

put x=;

run;

x=12

do until循环语句:先执行再判断

data wo.new3;

x=0;

dountil(x<11);

x=x+2;

end;

put x=;

run;

x=2

do to循环语言

data wo.new4;

x=0;

do i=1to9by2;

x=i+1;

end;

run;

操作符

data wo.new4;

y=2**3;乘方

x=5/2;除

run;

and & or|,||连接,!!连接

宏变量%let

格式修饰符冒号

对于数据长度大小不定的列,加:冒号,防止读错列.

对于有空格的列,加&,保留空格

对于有引号,分隔号的列,加~

data wo.new4;

input name $ address &:$20. zone $ @;

cards;

zhangfeizhongguobeijingfengtaiqu 100070 liubeibeijingxichengqu 100000 guanyuzhongguoshandong 272195

;

run ;

指针控制读取文件

%let lujing='D:\jx\tx.txt';

filename tx0 "(&lujing)";

data new5;

infile tx0;

input @1qh$4. @5 address $17. @22youbian$4.

;

run;

procprint;

run;

@行控制符号

%let lujing='d:\jx\credtype.txt';

filename cred1"(&lujing)";

data wo.xinyongka;

infile cred1;

input @20card_type$1.

@;

if card_type='B'thendo;

input @1credt_bh$3.

@4card_num$16.

;

output wo.xinyongka;

end;

run;

procprint data=wo.xinyongka noobs;

run;

@@换行

data cust_inf;

length address $20.;

input name $ address @@;

cards; liubeibeijingfengtaizhangyuhuahebeitangxiandongxiaoqingjiangsunanjing ;

run;

procprint data=cust_inf;

var name address;

run;

put 数据输出到外部文件

%let lujing='d:\jx\filewrite.txt';

filename wbsj"(&lujing)";

data wo.gs;

infile wbsj;

input @1credt_bh$3.

@4num$16.

@20 type $1.

;

run;

%let lujing='e:\sas\filewrite.txt';

filename wbsj2 "(&lujing)";

data_null_;

file wbsj2;

set wo.gs;

put @1credt_bh$3.

@4'|'

@5num$16.

@21'|'

@22 type $1.

;

run;

读取外部文件，从第一条到第5条

%let lujing='e:\sas\test1.txt';

%let filename="&lujing";

data wo.test1;

infile&filename missoverlrecl=300firstobs=1obs=5;

input f1 $

f2 $

f3 $

;

run;

输出数据到外部文件

data_null_;

set wo.test1;

file'e:\sas\test2.txt';

put f1 $

s'|'

f2 $

b'|'

f3 $

;

run;

在mssql中建表

create table jx_inf(id char(8),host varchar(15),address varchar(30),fees numeric(5,1),time_len numeric(4),arrears_count numeric(3),last_mtimeldatetimedefault

getdate(),curr_mtimeldatetime ,next_mtimeldatetime);

insert into jx_inf values('12345676','刘小红','北京市丰台区丰台总部',300,20,7, CONVERT(varchar(100),'2014-04-17 09:01:10', 20),convert(varchar(100),'2014-04-16

10:01:10',20),convert(varchar(100),'2014-04-18 12:01:10',20))

将数据库中的表输出到文件

%let a='MY3KQFHEPCPN95N';

%let b='sa';

%let c='';

%let d='testdb';

libname myku1 oledb provider=sqloledb.1 properties=("Data Source"=&a "User ID"=&b "Password"=&c "Initial Catalog"=&d);

%let out='e:\sas\cust_inf.dat';

data_null_;

file&out lrecl=134;

set myku1.jx_inf;

put @1 id $8.

@9'|'

@10host$15.

@25'|'

@26address$30.

@56'|'

@57 fees 5.1

@62'|'

@63time_len4.0

@67'|'

@68arrears_count3.0

@71'|'

@72last_mtimel datetime8.1

@80'|'

@81curr_mtimel datetime8.1

@89'|'

@90next_mtimel datetime8.1

@98'|'

;

注意：日期无法显示

run;

读取bat文件，‘，’为分割符

%let lujing='d:\jx\bl.dat';

filename wbwj"(&lujing)";

data bl;

infile wbwj dlm=',';

length fh$50.;

input bh $ fhjylcssr;

run;

读取日期格式

data card1;

input id $ name $ dt date.;

cards;

1001 gaoxiaohong 10mar12

1002 liuxiaoxia 18mar12

;

run;

procprint label;

format dt yymmdd10.;

run;

informat与format定义格式

data card2;

informat dt mmddyy10.;

length dq$30.;

input dq $ dt;

cards;

beijing 10-23-2010

shandong 09-08-2011

;

run;

procprint ;

format dt yymmdd10.;

run;

数组

data tt;

array temp1(2) $ ('a''b');

y=temp1(2);

put y=;

run;

系统选项option

%macro define_op(v_bh);

optionobs=2 compress=yes; optionmlogicmprint ;

%let dir='d:\jx\bl.bat'; filenamewbwj"(&dir)";

datablsj;

infilewbwjdlm=',';

lengthfh$50.;

inputbh $ fhjylcssr;

run;

procsql;

select * from blsj where bh=&v_bh; quit;

%mend define_op;

%define_op('01002');

SAS期末复习

SAS期末复习 2017.12.25 一、选择题（考察基础） 1 一个完整的SAS 程序通常包括（B） A 数据步——函数部 B 数据步——过程步 C 定义步——函数步 D 定义步——过程步 2 与CARDS 语句等价的是________语句 A data B end C format D datalines 3单因素方差分析的前提是样本呈________ A 均匀分布 B 泊松分布 C 两点分布 D 正态分布 4 STEPDISC 过程的用途是________ A 在多元线性回归中进行变量选择 B 在多元非线性回归中进行变量选择 C 在聚类分析中进行变量选择 D 在判别分析中进行变量选择 5________过程支持使用凝聚的层次聚类法（系统聚类法）进行聚类A、STEPWISE B 、FASTCLUS C、ANOVA D、CLUSTER 6下列变量名的命名错误的是（） A tree_root B treeRoot C tree root D TR 7 下列哪种文件格式的数据集不能导入SAS程序里面 A word文档 B 用制表符分割的文本文件 C 逗号分隔的文本文件 D 空格分割的文本文件

8 _____考察资料的左右对称的分布情况,_____以正态分布为标准，考察资料的陡峭分布情况。 A 偏度峰度 B 峰度偏度 9、下列数据中，属于分类变量的是（D ）。 A.年龄 B.身高 C.产品产量 D.性别 10、某研究部门准备在全市100万个家庭中抽取1000个家庭，推断该城市所有职工家庭的年人均消费。这项研究的总体是、样本是、样本量是（C）。 A.100万个家庭、100万个家庭的人均消费、1000 B.100万个家庭的人均消费、100万个家庭、1000 C.100万个家庭、1000个家庭、1000 D.100万个家庭的人均消费、1000个家庭、100万 11、相关关系按变量之间的相关程度划分为（B ）。 A.单相关、复相关和偏相关 B.完全相关、不完全相关和不相关 C.线性相关和非线性相关 D.正相关和负相关 12、下面那一项分布的数据，均数等于中位数（D ）。 A.对数正态 B.左偏态 C.右偏态 D.正态

武汉大学SAS总复习笔记(精品版)

第1章SAS基础 1.SAS工作界面与方式 2.常用工作模块 –VIEWTABLE模块 ?Viewtable第一行显示变量的标签 –初识INSIGHT模块 ?表格的列称为变量，表格的行称为观测 ?变量分为：字符型和数值型（按变量的测量水平可分为：区间型变量和列名 型变量） –初识“分析家” 3.SAS文件的管理方式 ?逻辑库(临时+永久) ?数据集(描述部分+数据部分-变量、观测) 4.数据集的建立 5.SAS编程初步 第2章SAS的描述统计功能 ? 2.1 描述性统计的基本概念 总体：总体是指所研究对象的全体组成的集合。 样本：样本是指从总体中抽取的部分对象（个体）组成的集合。样本中包含个体的个数称为样本容量。 参数：参数是用来描述总体特征的概括性值。

统计量：统计量使用来描述样本特征的概括性值。 –表示数据位置的统计量 ?均值：所有观测值得平均值，是描述数据取值中心位置的一个度量。 ?中位数：中位数是描述观测数据中心位置的统计量，大体上其数据大小 为观测值的一半。优点是不受个别极端数据的影响。 ?众数：观测值中出现最多的数称为众数。 ?百分位数：分位数也是描述数据分布和位置的统计量。 –表示数据分散程度的统计量 ?极差与半极差：极差就是数据中的最大值和最小值之间的差。半极差是 上下四分位数之差，描述了中间半数观测值得散布情况。 ?方差与标准差：反映数据对其均值中心的某种离散程度。 ?变异系数：将标准差表示为均值的百分数。 –表示数据分布形状的统计量 ?偏度：刻画数据对称性的指标。（均值对称时为零，左侧数据分散时为负， 右侧时为正） ?峰度：描述数据向分布尾端散布的趋势。（标准正态分布时为零，尾部较 正态分布分散时为正，集中时为负） –正态分布 ? 2.2 在SAS中计算统计量 ? 2.3 统计图形（定量变量和分类变量的图形表示）–什么类型数据适合用什么图形 定量变量：

1全等三角形判定一(SSS,SAS)(基础)知识讲解

全等三角形判定一（SSS ，SAS ）（基础） 【要点梳理】 要点一、全等三角形判定1——“边边边” 全等三角形判定1——“边边边” 三边对应相等的两个三角形全等.（可以简写成“边边边”或“SSS ”）. 要点诠释：如图，如果''A B ＝AB ，''A C ＝AC ，''B C ＝BC ，则△ABC ≌△'''A B C . 要点二、全等三角形判定2——“边角边” 1. 全等三角形判定2——“边角边” 两边和它们的夹角对应相等的两个三角形全等（可以简写成“边角边”或“SAS ”）. 要点诠释：如图，如果AB ＝ ''A B ，∠A ＝∠'A ，AC ＝ ''A C ，则△ABC ≌△'''A B C . 注意：这里的角，指的是两组对应边的夹角. 2. 有两边和其中一边的对角对应相等，两个三角形不一定全等. 如图，△ABC 与△ABD 中，AB ＝AB ，AC ＝AD ，∠B ＝∠B ，但△ABC 与△ABD 不完全重合，故不全等，也就是有两边和其中一边的对角对应相等，两个三角形不一定全等. 【典型例题】 类型一、全等三角形的判定1——“边边边” 1、已知：如图，△RPQ 中，RP ＝RQ ，M 为PQ 的中点． 求证：RM 平分∠PRQ ．

【思路点拨】由中点的定义得PM ＝QM ，RM 为公共边，则可由SSS 定理证明全等. 【答案与解析】 证明：∵M 为PQ 的中点（已知）， ∴PM ＝QM 在△RPM 和△RQM 中， ()(),, RP RQ PM QM RM RM ?=?=??=? 已知公共边 ∴△RPM ≌△RQM （SSS ）． ∴ ∠PRM ＝∠QRM （全等三角形对应角相等）． 即RM 平分∠PRQ. 【总结升华】在寻找三角形全等的条件时有的可以从图中直接找到，如：公共边、公共角、对顶角等条件隐含在题目或图形之中. 把证明一对角或线段相等的问题，转化为证明它们所在的两个三角形全等，综合应用全等三角形的性质和判定. 类型二、全等三角形的判定2——“边角边” 2、（2016?泉州）如图，△ABC 、△CDE 均为等腰直角三角形，∠ACB=∠DCE=90°，点E 在AB 上．求证：△CDA ≌△CEB ． 【思路点拨】根据等腰直角三角形的性质得出CE=CD ，BC=AC ，再利用全等三角形的判定证明即可． 【答案与解析】 证明：∵△ABC 、△CDE 均为等腰直角三角形，∠ACB=∠DCE=90°， ∴CE=CD ，BC=AC ， ∴∠ACB ﹣∠ACE=∠DCE ﹣∠ACE ， ∴∠ECB=∠DCA ， 在△CDA 与△CEB 中 ， ∴△CDA ≌△CEB ．

SAS统计分析教程方法总结

对定量结果进行差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验 成组设计定义： 设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。 在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件：

独立性、正态性和方差齐性。 1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩和检验 不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析 方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。 方差分析的假定条件为： （1）各处理条件下的样本是随机的。 （2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。 （3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。 1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析 协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。

SAS学习系列15. 统计学基础知识Ⅱ—统计表,统计图

15.统计学基础知识Ⅱ—统计表,统计图 （七）统计表 统计表和统计图都是表达统计资料的重要工具。 统计表，表达统计资料具体、明确，可以用来表达定性资料、定量资料、混合型资料； 统计图，表达统计资料形象、生动，但只能要么表达定性资料、要么表达定量资料。 一、表达定性资料的统计表 1. 二维2×2表列联表（2个定性指标） （1）完全随机设计 从全体对象中随机抽取n个个体，然后按属性A、B的两个分类进行两两组合分成四格，得到相应的2×2的频数表。

（2）队列研究设计 若把全体研究对象按因素A（是否接触某危险因素）分为两组（接触组、非接触组），再对每组的个体进行跟踪观察，并按因素B（是否患病）分成两组（患病组、未患病组），得到的2×2表。 （3）病例-对照研究设计 若把全体研究对象按因素B（是否患某病）分成两组（病例组、对照组），再对每组中的个体进行回顾性调查，并按因素A（是否接触某危险因素）分成两组，得到的2×2表。

（4）配对研究设计 n个受试对象（或一组样品）分别用甲乙两种检测方法进行检测，并按测定结果（阳性+，阴性-）分类计数，即按“都为阳性，一阳一阴，一阴一阳，都为阴性”四种情况分别计数，得到的2×2表。 2×2列联表，都可以作相关分析（两属性是否有相关关系）、独立性检验（或两总体率之间差异的显著性检验，用Fisher精确检验）； 2×2队列研究设计，常需要先计算相对危险度RR（=af/ce），并做假设检验：H0：RR=1；H1：RR=0. 做该检验需要用Mantel-Haenszel 统计量（U统计量）。 2 2×2队列研究设计和2×2病例-对照研究设计，可由经验Logistic 变换公式计算Z i统计量，进而做U检验。 2×2配对研究设计，检验两种检测方法之间有无显著性差别。 2. 二维R×C列联表（R，C≥2） （1）双向无序R×C表

SAS基本操作讲解

实验1 SAS基本操作 随着图形界面、用户友好等程序思想的发展，SAS陆续提供了一些不需编程就能进行数据管理、分析、报表、绘图的菜单操作功能，其中做得比较出色的有INSIGHT模块和Analyst 模块。对于常用的一些统计分析方法，SAS系统中的如下三种方法可以达到同样的目的： ● INSIGHT（“交互式数据分析”） ● Analyst（“分析家”） ●直接编程 一般来说，INSIGHT模块在数据探索方面比较有特色，最为直观，便于步步深入；“分析家”可提供自动形成的程序，而且在属性数据分析和功效函数计算方面较INSIGHT强；编程方式是功能最强的，尤其是一些特殊或深入的分析功能只能用编程实现，但相对来说，编程较难熟练掌握。 在SAS系统中建立的众多SAS文件，可按不同需要将其归入若干个SAS逻辑库，以便对SAS文件进行访问和管理。利用SAS系统功能直接建立数据集的方法很多，都需要将数据现场录入，费时费力。较为简便的方法是，利用Excel录入数据，并作简单处理，然后将Excel数据表导入到SAS数据集中。另外，也可以先将数据整理为文本文件（*.txt文件），再将文本文件导入为SAS数据集。在对数据进行深入分析之前往往要利用INSIGHT或“分析家”对数据进行必要预处理。 1.1 实验目的 通过实验熟悉SAS操作界面，掌握逻辑库的建立、数据集的导入与导出，掌握SAS的两个最为重要的模块：INSIGHT和“分析家”中对数据的预处理方法。 1.2 实验内容 一、建立逻辑库 二、数据集的导入与导出 三、在INSIGHT中对数据的预处理 四、在“分析家”中对数据的预处理 1.3 实验指导 首先建立存放数据的文件夹，如：“D:\SAS_SHIYAN”，其中再建两个文件夹：“原始数据”（用以存放本课程有关实验的Excel数据表及其他数据文件）和“SAS数据集”（用以存放本课程学习中生成的SAS数据集）。

宏观经济学期末复习资料

第九章宏观经济运行与国民收入核算 要实现宏观经济的均衡，总需求必须等于总供给。 四部门经济均衡C+I+G+X=Y=C+S+T+M S=I+(G-T)+(X-M), 私人储蓄的3个作用 1将储蓄借给企业部门 2将储蓄借给政府部门 3将储蓄借给外国部门 GDP：经济社会在一定时期内所生产的全部最终产品的市场价值 名义GDP：按当年价格计算的最终产品的价值 实际GDP：按基期最终产品的不变价格计算出来的国内生产总值 名义GDP和实际GDP的差异主要体现在最终产品的现期价格水平与基期价格水平的变动上。GDP=C+I+G+NX GDP缩减指数=名义GDP/实际GDP 通货膨胀率=GDP缩减指数变化/上一年的GDP缩减指数 生产价格指数PPI，不同时期为购买一篮子样本商品所支付的成本的价格指数 消费价格指数CPI，生产过程中各个阶段生产者索取的价格 失业的四种类型1摩擦性失业2季节性失业3结构性失业4周期性失业 以GDP为核心的国民收入核算体系并不能真实的反映一个经济体的总产出。（自产自销产品不算人GDP） 第十章总需求分析，国民收入的决定 图像横轴Y ，纵轴AD ，画出Y=AD线 Y=AD=C+I+G+NX I+G=S+T 消费需求，投资需求，净出口被称为在短期内拉动一个国家经济增长的“三驾马车” 在一个经济体中，只要实际产出偏离均衡产出，存货变动机制的作用就会使实际产出向均衡产出趋近，并最终稳定在均衡产出的水平上。 消费函数：C=C0+cY c是边际消费倾向dC/dY 平均消费倾向C/Y 储蓄函数：S=-C0+(1-c)Y (1-c)是边际储蓄倾向dS/dY 平均储蓄倾向S/Y 三部门经济均衡产出公式Y=C0+I+G/1-c 乘数，一单位总需求的变动会导致数倍均衡产出的变动，这个倍数就是乘数 投资乘数m i=1/1-c 和消费乘数一样 政府购买乘数考虑政府转移支付TR Y=C0+cTR+I+G-cT/1-c m g=1/1-c 税收乘数m t=-c/1-c 政府转移支付乘数m tr=c/1-c 税收随税率变化后，各乘数的分母改为1-c（1-t）t是税率分子C0+cTR+I+G 乘数发挥作用的条件： 1经济中必须存在闲置资源 2经济中增加的收入不能用于从外国部门购买产品

SAS编程基础.doc

SAS 软件与统计应用实验 实验 2 SAS编程基础 SAS 语言和其它计算机语言一样，也有其专有的词汇（即关键字）和语法。关键字、名 字、特殊字符和运算符等按照语法规则排列组成SAS 语句，一个SAS 程序由若干数据步、过程步组合而成，而每一个程序步通常由若干语句构成。SAS 程序是在Editor 窗口中进行编辑，提交运行后可以在Log 窗口中显示有关信息和提示，在Output 窗口显示运行的结果。 2.1实验目的 通过实验了解 SAS 编程的基本概念，掌握 SAS 编程的基本方法，掌握 SAS 数据步对数据集的管理和对数据的预处理。 2.2实验内容 一、建立逻辑库与数据集，包括逻辑库的建立、直接输入数据建立数据集与读取外部数 据文件建立数据集。 二、数据文件的编辑与整理，包括数据集的横向合并与纵向合并、数据集内容的复制、 变量的增加与筛选、数据集的拆分和数据的排序。 2.3实验指导 一、建立逻辑库与数据集 1. 建立逻辑库 【实验 2-1】编程建立逻辑库。 (1) 首先在 D 盘创建一个文件夹，如D:\SAS_SHYAN\SAS 数据集。 (2)建立逻辑库 mylib ，编辑并运行下面程序语句即可。 libname mylib "D:\sas_shiyan\sas 数据集 "; 2.直接输入数据建立数据集 【实验 2-2】将表 2-1(sy2_2.xls) 中的数据直接输入建立数据集 sy2_2，并将其存入逻辑库 mylib 中。 表 2-1职工工资 编号姓名性别工作日期职称部门基本工资工龄工资奖金扣款实发工资3003王以平男1992-8-1助工生产62030050001420 1

三角形期末复习讲义汇总

三角形复习讲义 一、知识点 1.三角形的内角和 2.三角形的三边关系，范围 3.三角形的外角性质 4.三角形的角平分线，性质 5.三角形的中线，作用 6.三角形的高线；内外之分；三线共同点 7.中垂线（垂直平分线），性质 8.命题的概念，如果那么； 9. 全等三角形的定义，记号，性质； 10. 全等三角形的判定方法；直角三角形全等的判定 11.尺规作图：（1）作一条线段等于已知线段（2）作一个角等于已知角（3）作线段的垂直平分线 （4）作角平分线（5）过一个已知点作一条直线的垂线 12.轴对称与轴对称图形；轴对称图形的作法 13.等腰三角形的定义；性质 14.等腰三角形的判定；分类讨论 15.等边三角形的定义；性质；判定方法 16. 直角三角形的性质；判定；逆命题与逆定理 17. 等腰直角三角形、有30度角的直角三角形边角关系 18. 勾股定理，逆定理内容及作用 二、基础题组

知识点1-3 1.三角形两边的长分别为1和8，若该三角形第三边长为偶数，则该三角形的周 长为 2.设△ABC的三边为a、b、c，化简：|a-b-c|+|b-c-a|+|c-a-b|= 3.若一个三角形三个内角度数的比为2：3：4，那么这个三角形是（） A.直角三角形 B．锐角三角形C．钝角三角形 D．等边三角形 4.在△ABC中，∠A=3∠B，∠A-∠C=30°，则∠A= 度，∠C= 度． 5.已知如图，△ABC为直角三角形，∠C=90°，若沿图中虚线剪去∠C，则∠1+∠2等于 知识点4-8 1.如图，AE是△ABC的角平分线，AD⊥BC于点D，若∠ BAC=128°，∠C=36°，则∠DAE的度数是（） A．10°B．12°C．15°D．18° 2. 如图，在Rt△ABC中，∠ACB=90°，∠BAC=30°，∠ACB的平分线与∠ABC的外角平分线交于E点，连接AE，则∠CEB是（） A．15°B．20°C．30°D．35° 3.如图，△ABC的面积是12，BD=2CD，点E是AD的中点，则△ACE的面积是． 4.如图，在△ABC中，AD是BC边上的高线，CE是一条角平分线，它们交与点P. 已 知∠APE=60°. 求∠DAC的度数. 5.如图，一副分别含有30°和45°角的两个直角三角板，拼成如下图形，其中

计算机组成原理期末复习知识要点

第一章 1）冯.诺依曼主要三个思想是什么？ （1）计算机处理采用二进制或二进制代码 （2）存储程序 （3）硬件五大部分：输入设备、输出设备、存储器、运算器和控制器 2）计算机硬件由哪5部分组成？ 输入设备、输出设备、存储器、运算器和控制器 3）VLSI中文的意思是什么？ 超大规模集成电路 4）列举出三个计算机应用领域？ 1．科学技术计算2．数据信息处理3．计算机控制 4．计算机辅助技术5．家庭电脑化 5）计算机系统分哪两大系统？ 硬件和软件系统 6）计算机内部信息包括哪两大信息？ 计算机中有两种信息流动：一是控制信息，即操作命令，其发源地为控制器；另一种是数据流，它受控制信息的控制，从一部件流向另一部件，边流动边加工处理。 7）计算机性能主要包括哪三个主要性能？ （1）基本字长: 是参与运算的数的基本长度，用二进制数位的长短来衡量，取决寄存器、加法器、数据总线等部件的位数。 （2）主存容量:可以用字节，有的用字长，K、M、G、T （3）运算速度: 是每秒能执行的指令条数来表示，单位是条/秒。（MIPS） 8）现代计算机系统分为五个层次级别是如何划分的？ 从功能上，可把现代计算机系统分为五个层次级别： 第一级是微程序设计级：是硬件级 第二级是一般机器级：机器语言级 第三级是操作系统级：是操作系统程序实现。(混合级) 第四级是汇编语言级：一种符号形式语言。 第五级是高级语言级 9）机器数是指什么？它主要是解决了数值的什么表示？ 10）机器数有哪4种表示方法？ 原码表示法、补码表示法、和移码表示法四种。 11）计算机数值有哪两种表示方式？它主要解决了数值的什么表示？ 定点表示和浮点表示。主要解决数中小数点的位置的确定。 12）浮点数在计算机内部表示两种方式是如何安排的？ 13）尾数是补码表示其规格化如何表示？ 正数：0.1×…×的形式负数：1.0×…×的形式 14）解释计算机内部数值0和字符0有何不同？ 数值0在计算机中为00H，而字符0为其ASCII码30H。 15）计算机如何判断加法溢出的？ 当运算结果超出机器所能表示的数域范围时，称为溢出。 判别方法有：符号位判别法、进位判别法、双符号位判别法。 16）半加器与全加器有什么不同？

SAS 快捷键大全

31st December 2012 Sourced from https://www.wendangku.net/doc/d115186533.html,[https://www.wendangku.net/doc/d115186533.html,/offices/europe/uk/support/sas-hints-tips/shortcut.html] Category Command Keyboard Shortcut Abbreviation Bring up word tip Alt + F1 + No Selection Hide the current word tip Esc Code Folding Collapse all folding blocks Alt + Ctrl + Number pad - Expand all folding blocks Alt + Ctrl + Number pad + Command/Macro Support Execute the last recorded macro Ctrl + F1 Edit Copy selection Ctrl + C Cut selection Ctrl + X Paste from clipboard Ctrl + V Undo edit Ctrl + Z Redo edit Ctrl + Y Clear window Ctrl + E Paste program below F4 Find Find text Ctrl + F Go to Go to line Ctrl + G Help Get Help for a SAS procedure Place the cursor within a procedure name and press F1 Context Help F1 Navigation Move cursor to matching brace/parentheses Ctrl + [ Ctrl + ] Navigation Move cursor to matching brace/parentheses Ctrl + [ Ctrl + ] Move cursor to matching DO/END keyword Alt + [ Alt + ] Move cursor to next case change Alt + Right Move cursor to previous case change Alt + Left SAS Keyboard Shortcuts Home … Shortcut Keys Shortcut keys for SAS, Kin search

SAS入门教程

第一章SAS系统概况 SAS（Statistic Analysis System）系统是世界领先的信息系统，它由最初的用于统计分析经不断发展和完善而成为大型集成应用软件系统;具有完备的数据存取、管理、分析和显示功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统。 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。SAS系统提供的二十多个模块（产品）可完成各方面的实际问题，功能非常齐全，用户根据需要可灵活的选择使用。 ●Base SAS Base SAS软件是SAS系统的核心。主要功能是数据管理和数据加工处理，并有报表生成和描述统计的功能。Base SAS软件可以单独使用，也可以同其他软件产品一起组成一个用户化的SAS系统。 ●SAS/AF 这是一个应用开发工具。利用SAS/AF的屏幕设计能力及SCL语言的处理能力可快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF采用先进的OOP（面向对象编程）的技术，是用户可方便快速的实现各类具有图形用户界面（GUI）的应用系统。 ●SAS/EIS 该软件是SAS系统种采用OOP（面向对象编程）技术的又一个开发工具。该产品也称为行政信息系统或每个人的信息系统。利用该软件可以创建多维数据库（MDDB），并能生成多维报表和图形。 ●SAS/INTRNET ●SAS/ACCESS 该软件是对目前许多流行数据库的接口组成的接口集，它提供的与外部数据库的接口是透明和动态的。 第二章Base SAS软件 第一节SAS编程基础 SAS语言的编程规则与其它过程语言基本相同。 SAS语句 一个SAS语句是有SAS关键词、SAS名字、特殊字符和运算符组成的字符串，并以分号（；）结尾。 注释语句的形式为：/*注释内容*/ 或*注释内容。 二、SAS程序 一序列SAS语句组成一个SAS程序。SAS程序中的语句可分为两类步骤：DA TA步和

SAS复习资料

SAS复习资料 2013.6.20 说明：根据老师给的Html版整理，如有错误、遗漏敬请原谅，并及时指出，进行改正。谢谢！ 1.研究因子：对试验指标有影响的，在试验中需要加以考察的条件。 2.小机率原理：概率很小的事件，在一次试验中是不至于发生的。 3.重复：每个参试的品种或处理占有两个或两个以上的小区称有重复。 4.局部控制：通过对小区的合理安排，把试验误差控制在一个局部的范围内。 5.试验指标：试验中用来衡量试验效果的量。 6.复因子试验：包含两个或两个以上的因子的试验。 7.集团（总体）：根据研究目的确定的，凡符合指定条件的全部观察对象。 8.偶然误差（机误）：由于机会不等所造成的偏差。 9.可量资料：能够以测量、称量的方法表示的资料。 10.正交互作用（正连应）：某些因子综合起来的效果大于这些因子单独作用的效果之和。 1.进行随机区组的统计分析，需用何种方差分析？：双方面分类的方差分析 2.进行拉丁方的统计分析，需用何种方差分析？：三方面分类的方差分析 3.进行双方面分类的方差分析，总平方和分解为多少部份？：三部分 4.进行三方面分类的方差分析，总平方和分解为多少部份？：四部分 5.两因素（含交互作用）的方差分析，处理组合平方和应分解为多少部份？：四部分 6.三因素（含一级交互作用）的方差分析，处理组合平方和应分解为多少部份？：七部分 7.在几种常用的试验设计方法中，哪种精确度较高？：拉丁方 8.随机区组设计的误差自由度等于多少？：(m - 1)(k - 1) 9.拉丁方设计的误差自由度等于多少？：(n - 1)(n - 2) 10.只有重复而末实行局部控制的试验，应采用何种方差分析？：单方面分类的方差分析 1.样本标准差的功用？：反映样本的变异程度 2.样本平均数标准差（标准误）的功用？：反映在同一个总体进行抽样，所得的样本平均数间的差异，即抽样误差。 3.变异系数的功用？：用作两类事物的变异程度作比较 4.样本平均数的功用？：指示资料的中心位置，反映资料的一般质量水平，作为代表值同其它资料比较 5.协方差分析的功用？：用处理前的数据（基数）矫正处理后的数据，提高分析的精确度。 6.样本均数差异显著性测验的功用？：在一定的概率保证下，判断事物间有否本质差异 7.总体均数区间估计的功用？：通过抽样，由样本的情况估计未知总体平均数的数值范围 8.在试验设计中，局部控制的作用？：减少试验误差 9.在试验设计中，重复的作用？：减少试验误差，估计试验误差，扩大试验的代表性 10.在试验设计中，随机排列的功用？：正确估计试验误差 1.何谓试验指标？：在试验中用来衡量试验效果的一个量 2.什么叫保护行？：防止试验材料受外来因素和周边环境影响作物行 3.某个复因子试验的处理组合数应如何计算？：等于有关因子的水平数乘积 4.在常用的试验设计中，哪种设计方法的精确度最高？：拉丁方 5.在常用的试验设计中，哪种设计方法的精确度最低？：间比法

sas基础知识

很全的sas基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure :聚类的协方差矩阵近似估计（approximate covariance estimation for clustering） The ANOVA Procedure ：方差分析 The BOXPLOT Procedure ：箱形图 The CALIS Procedure ：结构方程模型 The CANCORR Procedure ：典型相关分析 The CANDISC Procedure ：主成分分析和典型相关分析 The CATMOD Procedure ：类别分析 The CLUSTER Procedure ：聚类分析，包括11种（average linkage, the centroid method, complete linkage, density linkage (including Wong’s hybrid and th-nearest-neighbor methods), maximum likelihood for mixtures of spherical multivariate normal distributions with equal variances but possibly unequal mixing proportions, the flexible-beta method, McQuitty’s similarity analysis, the median method, single linkage, two-stage density linkage, and Ward’s minimum-variance method，机器翻译为：平均联动，重心法，完全连锁，密度连接（包括Wong混合模型，最近邻的方法），最大的可能性，McQuitty的相似性分析，中位数法，单联动，两阶段密度联动，Ward最小方差法）。 The CORRESP Procedure ：简单的对应分析和多元对应分析（MCA） The DISCRIM Procedure ：生成分类器的判别标准 The DISTANCE Procedure ：距离，不相似或相似性分析 The FACTOR Procedure ：因子分析和因子旋转 The FASTCLUS Procedure ：快速聚类分析（给定计算出来的距离） The FREQ Procedure ：频率统计 The GAM Procedure ：广义可加模型 The GENMOD Procedure ：广义线性模型，泊松回归、贝叶斯回归等 The GLIMMIX Procedure ：generalized linear mixed models (GLMM)，广义线性混合模型The GLM Procedure ：最小二乘法模型，包括回归、方差、协方差、多元方差分析、偏相关。The GLMMOD Procedure ：广义线性模型设计 The GLMPOWER Procedure ：预测力和样本大小的线性模型分析 The GLMSELECT Procedure ：变量选择，包括Lasso和LAR等。 The HPMIXED Procedure ：线性混合模型，包括固定效应、随机效应等。 The INBREED Procedure ：协方差或近亲繁殖系数。 The KDE Procedure ：单变量和二元核密度估计 The KRIGE2D Procedure ：二维克里格法，包括各向异性和嵌套的半方差图模型 The LATTICE Procedure ：简单的栅格设计实验的方差分析和协方差分析 The LIFEREG Procedure ：生存分析中的参数模型，包括各种截尾数据 The LIFETEST Procedure ：生存分析的相关检验 The LOESS Procedure ：非参数模型、多维数据、支持多因变量、直接和插值的kd树、统计推断、自动平滑参数的选择、执行迭代时有异常值的数据。 The LOGISTIC Procedure：logit回归

SAS软件应用基础期中考试答案

《SAS软件应用基础》期中考试参考答案 【考前说明事项】 请按要求将答案、操作步骤、程序直接输入在本文件中指定位置处；考试结束时将名为“姓名@SAS”的文件上传到服务器上“temp”目录下，教师将从该目录中收集试卷。另外，为防止意外，请随时保存文档！ 【试题】 一．填充（20%） 1．一般SAS程序的运行信息将在LOG窗口显示；而程序的的运行结果，若有文本信息输出的话，将在OUTPUT窗口显示。 2．要运行已编辑好的SAS程序，可以点击RUN->SUBMIT菜单；一般有关统计分析的常用模块，SAS都组织在解决方案->分析菜单里。 3．SAS数据步程序一般都以关键字DATA开始，以关键字RUN;结尾。 4．SAS变量只有两种基本类型字符型和数值型；而日期型数据在存贮时将折算成与1960年1月1日的间隔天数。 5．SAS变量的属性有Name、Label、Format、Informat、Length 和Type六项。 6．SAS数据集sasuser.class位于SAS数据库sasuser中，它在WINDOWS下的物理文件名应该是class.7bdat。 7．SAS的临时数据库是指work库，在该库中的数据文件，在退出SAS后将丢失。 8．在SAS软件中单词USS表示加权平方和，Q1表示四分之一分位数。 9．在data等语句里,指定数据集时,数据集名后可跟多个数据集的选项,但所有数据集选项必须在圆括号内,用空格分隔。 10．在SAS中使用INPUT语句读入数据时，有四种基本的输入模式，它们分别是“列模式”、“格式化模式”、“自由列表模式”和“命名模式。 二．纠错题（20%） 二．1．正确程序如下： datatest; inputcode price; cards; 60038118 60026216 procprint; run; 1．将有问题的语句涂上红色，并写出正确的程序。 data test input code, price; proc print; cards; 600381 18 600262 16 run; 二．2．正确程序如下： datatmp;

SAS复习总结

蔡泽蕲 Freq 过程: Proc Freq data=dataset; table x*y/option; By var1; Class var2; Weight f; Run; 输出x*y的频数表，by语句的使用要求var1已经排过序. option可为chisp，分析x、y（两独立样本）的不同水平的差异是否显著，卡方检验。当x、y为两配对样本时，option为agree，进行配对样本差异是否显著的检验。 Sort 过程： Proc sort data=dataset out=dataset; By (descending) var1 (descending) var2; Run; 对数据集中的var1、var2变量依次排序，默认从小到大，descending为从大到小。缺失out 时新数据集覆盖原数据集。 Means 过程 Proc means data=dataset option; Var x; By var1; Class var2; Freq var3; /*不能用weight*/ Output out=输出数据集统计量名=自定义名; Run; 输出option统计量，当包含t和prt 时输出x的期望为0的t检验，用于配对样本的t检验。无option时，默认输出N、std、mean、min、max五个统计量。还可输出其它很多统计计量。特别的两个选项：maxdec=n ，alpha=value分别指定结果保留位数和置信度 Univariate 过程 Proc univariate data=dataset option; Var x; By var1; Freq var2; Output out=输出数据集统计量=自定义变量名; Run; Option 可为freq（生成频数表）、normal（检验变量是否服从正态分布）、plot（生成茎叶图、箱线图、正太概率图）、cibasic（计算均值置信区间）、cipctldf（计算中位数置信区间）。 统计量可为：各检验统计量及分位数。 当option为“mu0=scalar”时，计算x的期望（中位数）为scalar的t检验和符号秩和检验。符号秩和检验适用于非正太样本，而t检验则用于正太样本。配对样本计算配对差，独立样本使用class。Cibasic基于正太分布，cipctldf基于非正态分布。

SAS编程题目 基础

SAS编程题目基础 设某班的学生分为三组，一次考试成绩如下（数学满分100，语文满分120） 姓名性别数学语文组别 李明男92 98 1 张红艺女89 106 1 王思明男86 90 1 姓名性别数学语文组别 张聪男95 92 2 刘颖女98 101 2 高红女91 92 2 姓名性别数学语文组别 赵强男93 99 3 李云芳女96 102 3 周山男88 98 3 （1）请把上述三个数据表输入为SAS数据集chengji1,chengji2，chengji3. （2）请合并（1）中的三个数据集得到整个班学生的成绩chengji0. （3）计算每个学生两门课的平均成绩（百分制），并按此由高到低排名（得到新数据集chengji）。 （4）找出该班数学成绩>90分的学生（得到新数据集math90）。 （5）在数据集chengji0中，找出该班每组平均成绩最低的人，得到新数据集last，并且要求数据集last中只包含学生姓名、组别和平均成绩。 （6）计算该班学生的数学总分，以及数学平均分。 （7）计算该班每个学生的数学成绩与该班数学平均分之差。 （8）随机抽三名学生，并创建包含这三名学生姓名、数学成绩、语文成绩的宏文本。（9）画出该班学生数学成绩、语文成绩关系的二维图。 （10）用宏编写程序：在包含学生信息的数据集x中，找出数学成绩大于y且小于z的学生。 （11）调用宏，在随机抽出的3名学生中找出数学成绩大于80小于90的学生。 （12）随机抽n名学生，并寻找其中平均成绩第一和最后一名的学生，同时将每次抽取、寻找的结果放在同一数据集中。 （13）随机抽取3名，4名，．．．，8名学生，即共抽取6次，并计算每次抽取后学生的平均成绩的标准差，同时将学生个数与标准差作图，以观察标准差有无随学生个数增加而减少的趋势。

sas期末考试作业

Computer Software Application on Aquaculture Your grade depends on: 1. Correctness of programming upon the requests in the questions, 2. Syntax error, 3. Structure and notes on the programming, e.g., sub-setting, comments, designation of variables, titles, etc., and 4. Interpretation of the printouts. Attached your answer in two files: 1. a SAS program file, 2. a word file of the answers to the questions by its order. Submit it to my box (yhchien@https://www.wendangku.net/doc/d115186533.html,.tw) before 17:00 of June 26 (Thu.) _____________________________________________________________ I. (10%) The following data are the number of fish caught by a standardized sampling gear (an indication of fish survived) in each of the 9-week experiment period. A decaying exponential equation or survival model is used to present the survival condition over the whole experiment period. Fit the given data to the equation: Nt = No x exp (-z x t), where Nt is the number of fish survived at week t, No the number of fish at stocking, z the weekly instantaneous mortality coefficient, by using 1.Direct fitting method, and 2.Log-transform to linear method. Provide the following answers: (1) What are the estimates of No and z? (2) A plot showing the observed and the predicted and a plot for residual distribution. (Data for question I is on attached file Q1data) II. (20%) This question is to test your ability how to reorganize data sets, differentiate some parameters expressing variability, and examine relationships between two (2) Get the summary statistics: mean, standard deviation (std), standard error (stderr), and coefficient of variation (cv) of both height (ht) and weight (wt) and show me and prove to me the mathematical relationships: a. between standard deviation and standard error, b. between cv and mean; (3) Compare the variation between ht and wt; (4) Plot out: (a) an overlay plot of both ht and wt versus age and (b) a plot of wt versus ht; and (5) Fit the data into a weight-length(height) equation: wt=a*ht**b by: (a) Non-linear direct fitting and (b) log-transformed linear fitting (hint: log(wt)=log(a)+b*log(ht). (Data for question II is on attached file Q2 data)